Remote Roles

ALX recrute pour plusieurs postes en télétravail à distance. Nous recherchons des talents passionnés pour rejoindre notre équipe et contribuer à la transformation de l'Afrique en développant la prochaine génération de leaders innovants, éthiques et entrepreneurs. Découvrez nos opportunités ci-dessous.

Postes à pourvoir :

Financial Controller (Temps plein, Remote) - Qualification : BA/BSc/HND, Certificat professionnel. Domaine : Finance / Comptabilité / Audit.

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** En tant que Financial Controller, vous jouerez un rôle clé dans la définition de l'avenir financier d'ALX en garantissant l'intégrité, l'exactitude et l'efficacité de nos opérations financières mondiales. Vous dirigerez les fonctions de comptabilité, de contrôle financier, de reporting, de trésorerie, de fiscalité et de conformité de l'organisation, tout en fournissant des informations financières stratégiques qui soutiennent une croissance durable et l'excellence opérationnelle.

En étroite collaboration avec le VP Finance, l'équipe de direction et les parties prenantes externes, vous piloterez la gouvernance financière, renforcerez les contrôles internes et assurerez la conformité dans plusieurs juridictions. Vous serez responsable de la mise en place de processus financiers évolutifs, de systèmes et de cadres de reporting qui permettent une prise de décision éclairée et soutiennent l'expansion continue d'ALX.

Le candidat idéal combine une expertise technique approfondie en comptabilité avec un sens commercial solide, des compétences en leadership et un état d'esprit d'amélioration continue. Ce poste très visible influencera les décisions stratégiques, optimisera la performance financière et contribuera à bâtir une fonction financière de classe mondiale.

Responsabilités spécifiques :

Reporting financier : Superviser la préparation d'états financiers précis et opportuns, y compris les rapports mensuels, trimestriels et annuels. Assurer la conformité avec les normes comptables locales et internationales (IFRS, GAAP). Coordonner avec les auditeurs externes pour garantir des audits fluides et une réalisation en temps opportun.

Contrôle financier et gestion des risques : Mettre en œuvre des contrôles financiers robustes et des processus de gestion des risques pour protéger les actifs de l'entreprise. Surveiller la performance financière et identifier les risques et opportunités potentiels. Développer et mettre en œuvre des stratégies pour atténuer les risques financiers.

Conformité fiscale : Assurer la conformité avec toutes les lois et réglementations fiscales pertinentes. Gérer les déclarations fiscales, les audits et la planification. Optimiser les stratégies fiscales pour minimiser les obligations fiscales.

Gestion de trésorerie : Gérer les flux de trésorerie et optimiser le fonds de roulement. Superviser les relations bancaires et les opérations de trésorerie. Mettre en œuvre des stratégies de trésorerie efficaces pour atténuer les risques financiers.

Planification et analyse financières : Élaborer et mettre en œuvre des plans financiers complets, des budgets et des prévisions. Effectuer des analyses et des rapports financiers réguliers pour identifier les tendances, les risques et les opportunités. Fournir des informations financières pertinentes pour soutenir la prise de décision stratégique.

Leadership d'équipe : Diriger et développer une équipe financière performante. Favoriser un environnement de travail positif et collaboratif. Recruter, former et encadrer les professionnels de la finance.

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Essentielles :** Expérience prouvée en tant que Contrôleur Financier de Groupe ou équivalent dans une organisation multinationale complexe. Solide compréhension des normes comptables internationales (IFRS, GAAP) et des réglementations fiscales. Expérience dans la mise en place d'opérations financières et la configuration de systèmes et d'infrastructures financières pour permettre une organisation à forte croissance. Connaissance avancée des techniques d'analyse financière, de budgétisation et de prévision. Compréhension des structures d'entreprise plus grandes et complexes.

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** Solides compétences en leadership et en gestion des personnes. Excellentes compétences en communication et en relations interpersonnelles. Maîtrise des logiciels et systèmes financiers (ERP, outils BI). Esprit analytique avec un souci du détail. Approche proactive et orientée solutions pour la résolution de problèmes. Passion pour l'excellence financière et la contribution à la croissance de l'entreprise.

Compétences préférées : Qualification comptable professionnelle (ACCA, ACA, CPA ou équivalent) avec expérience dans un environnement financier complexe multi-entités. Expérience prouvée dans la gestion et le développement d'équipes et la collaboration avec des parties prenantes externes, y compris les auditeurs, les propriétaires d'entreprise ou les donateurs. Compétences linguistiques supplémentaires, notamment en français et/ou en arabe, seraient un atout.

Attributs personnels : Courage : volonté de s'exprimer, de remettre en question le statu quo et de relever de nouveaux défis. Humilité : ouverture à l'apprentissage, recherche d'aide si nécessaire et concentration sur le service aux autres. Aventure : passion pour fixer des objectifs ambitieux, s'attaquer à des tâches difficiles et trouver de la joie dans le parcours. Initiative : résolution proactive de problèmes, sens des responsabilités et volonté d'aller au-delà. Résilience : capacité à rebondir après les revers, à persévérer face aux défis et à en sortir plus fort. Engagement à maintenir les plus hauts niveaux de confidentialité et de discrétion dans la protection des informations sensibles.

AI Engineer (Temps plein, Remote) - Qualification : BA/BSc/HND. Lieu : Nairobi. Domaine : Data, Analyse d'affaires et IA / TIC / Informatique.

Résumé du rôle : Le Projet A est la couche IA de la plateforme d'apprentissage d'ALX : intégration et profilage, guide de projet qui travaille aux côtés des apprenants, le Project-Deconstructor, et les mappeurs de contenu qui connectent le tout à un modèle de compétences. Ces éléments ont commencé comme des prototypes ; le travail de l'ingénieur IA est d'en faire des produits fiables. Cela signifie posséder les systèmes que les apprenants utilisent réellement, l'ingénierie de contexte qui décide ce qu'un agent sait à un moment donné, les outils et interfaces de service par lesquels les agents travaillent (comme l'accès du LLM à la fenêtre d'artefacts de l'apprenant), et le travail quotidien de maintien de la fiabilité des agents multi-étapes à long terme lorsque de vrais apprenants font des choses inattendues.

Vous travaillerez en collaboration avec les ingénieurs d'Anthropic, une équipe d'ingénieurs IA, de chefs de produit et de data scientists pour concevoir des expériences d'apprentissage de classe mondiale.

Responsabilités spécifiques :

Produits IA en production : Posséder les produits IA en production, stables, observables, avec des régressions détectées par des évaluations avant que les apprenants ne les trouvent. Faire passer le prochain prototype de démo fonctionnelle à produit maintenu, avec des évaluations intégrées dès le départ plutôt que rajoutées après coup.

Architecture d'agents et ingénierie de contexte : Concevoir l'architecture de contexte et d'outillage pour les agents, ce qui est en contexte, quand et pourquoi. Construire et maintenir les interfaces de service par lesquelles les agents travaillent, comme l'accès de l'application à la fenêtre d'artefacts de l'apprenant. Maintenir la fiabilité des agents multi-étapes à long terme face au comportement réel des apprenants, avec des modes de défaillance clairs et des procédures de récupération. Instaurer l'habitude de tester ce que vous livrez — boucles d'évaluation, vérifications de régression et itération rapide comme mode de travail par défaut.

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Essentielles :** Python et FastAPI : solide expérience de niveau production avec de vrais utilisateurs. Applications LLM livrées : au moins une application IA/LLM que vous avez livrée et que vous pouvez discuter en détail — ce qui a cassé, comment vous l'avez découvert, ce que vous avez changé. L'échelle importe moins que ce que vous avez appris de ses échecs. Frameworks d'agents : maîtrise pratique des frameworks d'agents (nous utilisons LangGraph ; les équivalents conviennent) et un point de vue réel sur l'ingénierie de contexte. Discipline de test : l'habitude de tester ce que vous construisez. Codage natif IA avec expérience démontrée en ingénierie de harnais.

Souhaitable (non requis) : React et compétences full-stack ; Langfuse ou observabilité similaire ; graphes de connaissances. Expérience dans le domaine éducatif/EdTech.

Traits essentiels pour réussir : Vous construisez avec l'IA, pas seulement l'utilisez, avec des harnais appropriés, des boucles d'évaluation et une itération rapide. Vous ne pouvez pas lâcher un problème intéressant. Vous comprenez vite ; nous n'avons pas besoin d'une correspondance exacte si vous avez la base et l'initiative. Vous privilégiez les preuves non standard de compétence, un portfolio de projets parallèles bizarres vaut mieux qu'un CV poli.

Attributs personnels : Courage : volonté de s'exprimer, de remettre en question le statu quo et de relever de nouveaux défis. Humilité : ouverture à l'apprentissage, recherche d'aide si nécessaire et concentration sur le service aux autres. Aventure : passion pour fixer des objectifs ambitieux, s'attaquer à des tâches difficiles et trouver de la joie dans le parcours. Initiative : résolution proactive de problèmes, sens des responsabilités et volonté d'aller au-delà. Résilience : capacité à rebondir après les revers, à persévérer face aux défis et à en sortir plus fort.

Learning Scientist (Temps plein, Remote) - Qualification : BA/BSc/HND. Lieu : Nairobi. Domaine : Science.

Responsabilités spécifiques :

Orientation pédagogique : Guider les décisions pédagogiques à travers la plateforme — apport à la conception, jugement d'efficacité d'apprentissage au moment de l'évaluation. Adapter et interpréter le cadre d'apprentissage ALX pour que la plateforme soit informée par une vraie pédagogie plutôt que décorée avec.

Expérimentation et collaboration produit : Concevoir des expériences sur les hypothèses pédagogiques centrales de la plateforme, menées avec notre fonction d'expérimentation — par exemple, l'aide du tuteur aide-t-elle les apprenants ou les soutient-elle ? Aider à concevoir et évaluer les produits IA aux côtés des ingénieurs, en traduisant la science de l'apprentissage en décisions produit concrètes.

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Essentielles :** Science de l'apprentissage : solide base — vous pouvez citer et appliquer des cadres modernes, pas seulement des intuitions d'enseignement. Culture IA : vous comprenez ce que les outils basés sur LLM peuvent et ne peuvent pas faire, assez pour les co-concevoir avec les ingénieurs. Conception d'expériences : hypothèses, mesures et rigueur méthodologique suffisante pour tester honnêtement les affirmations d'apprentissage.

Souhaitable (non requis) : Expérience préalable en produit EdTech ; familiarité avec les cadres de compétences ou le suivi des connaissances ; expérience avec les contextes éducatifs africains.

Traits essentiels pour réussir : Votre instinct est de remettre en question les hypothèses de l'équipe, y compris celles du responsable technique — c'est le travail. Vous traduisez entre disciplines sans friction et aimez être intégré dans une équipe d'ingénieurs. Vous pouvez décrire une croyance pédagogique que vous avez changée, et les preuves qui l'ont fait.

LLMOps Engineer (Temps plein, Remote) - Qualification : BA/BSc/HND. Lieu : Nairobi. Domaine : Ingénierie / Technique / TIC / Informatique.

Résumé du rôle : Le Projet A est la plateforme d'apprentissage IA d'ALX — un ensemble de produits LLM utilisés par les apprenants. Chacun génère un flux de données LLM, et chacun a des hypothèses intégrées sur ce que signifie « fonctionner ». L'ingénieur LLMOps possède la fonction d'analyse : transformer ce flux en une réponse honnête sur le fonctionnement des produits. Prenons RAG comme exemple — les documents doivent être stockés avec précision, récupérés avec précision et récupérés dans le bon mélange : trois modes de défaillance distincts, chacun nécessitant sa propre évaluation. Chaque produit se décompose ainsi. C'est un rôle junior à intermédiaire avec un chemin de croissance délibéré : vous commencez près des conceptions du responsable technique et évoluez vers la pleine propriété de la fonction.

Vous travaillerez en collaboration avec les ingénieurs d'Anthropic, une équipe interfonctionnelle d'ingénieurs IA, de chefs de produit et de data scientists pour concevoir des expériences d'apprentissage de classe mondiale.

Responsabilités spécifiques :

Suites d'évaluation : Construire et exécuter des suites d'évaluation par produit, décomposées par mode de défaillance, fonctionnant selon un calendrier et à chaque version — tests de régression pour que rien ne soit livré si cela casse ce qui fonctionnait. Maintenir les évaluations rentables à mesure que la gamme de produits grandit.

Reporting, données et collaboration : Posséder la boucle de reporting — présenter les résultats des évaluations et des données de plateforme à l'équipe et aux parties prenantes, y compris la mise en évidence des comportements de modèle involontaires ou problématiques avant que les apprenants ne les trouvent. Gérer les ensembles de données de base dont l'équipe dépend, y compris les données classifiées de support client. Collaborer avec le chef de produit IA sur l'instrumentation — ils instrumentent le produit, vous construisez les évaluations sur ce qui est capturé. C'est un rôle de mesure, pas d'infrastructure — pas d'hébergement ou de service de modèle.

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Essentielles :** Python et données : Python solide et une inclination pour les données, à l'aise pour façonner et analyser des données LLM désordonnées. Décomposition : la capacité de regarder un produit IA et de le décomposer en métriques de succès et d'échec. Paysage d'évaluation : familiarité avec Langfuse, RAGAS, DSPy ou similaire — profondeur dans un, connaissance des autres. Ces outils sont apprenables ; nous embauchons les fondamentaux en dessous.

Souhaitable (non requis) : Expérience dans le maintien d'évaluations à faible coût à grande échelle ; tableaux de bord et reporting ; statistiques classiques.

Traits essentiels pour réussir : Vous voulez posséder une fonction, pas exécuter des tickets. Vous communiquez bien et aimez collaborer, vous soutiendrez chaque constructeur de l'équipe. Vous pouvez pointer vers n'importe quel projet, même petit, où vous avez mesuré honnêtement un système IA.

Senior AI/ML Engineer (Temps plein, Remote) - Qualification : BA/BSc/HND. Lieu : Nairobi. Domaine : Ingénierie / Technique / TIC / Informatique.

Résumé du rôle : Le Projet A est la plateforme d'apprentissage IA d'ALX. En dessous se trouve un modèle de compétences et la question algorithmique difficile de tout le système : étant donné ce que nous savons sur un apprenant, que devrait-il faire ensuite ? L'ingénieur senior IA/ML conçoit et construit ce moteur. C'est un problème de recommandation de chemin probabiliste dans la famille du suivi bayésien des connaissances et de la théorie des espaces de connaissances, et il doit fonctionner à partir d'un démarrage à froid : pas encore de données comportementales, donc le modèle est le prior. Vous encodez la structure de prérequis du domaine et laissez-la se mettre à jour à mesure que les apprenants arrivent. Nous voulons délibérément un ingénieur avec une réelle profondeur de modélisation plutôt qu'un pur data scientist dans une équipe aussi petite, le travail à haute valeur ajoutée au jour zéro est de construire, pas d'analyser des données que nous n'avons pas encore.

Responsabilités spécifiques :

Algorithme de navigation des compétences : Posséder l'algorithme de navigation des compétences derrière le Learner-Competency-Mapper, sa conception, sa mise en œuvre et sa dynamique de mise à jour à mesure que les données réelles arrivent. Encoder la structure de prérequis du domaine et ses priors, pour que le modèle fonctionne à partir d'un démarrage à froid et s'améliore à mesure que les apprenants passent.

Traitement LLM et croissance ML : Construire des pipelines qui transforment les données de plateforme non structurées en signal — d'abord, un LLM-as-judge contraint répondant si Chidi est efficace, avec sélection de modèle, conception d'évaluation et conscience des modes de défaillance des juges. À mesure que la plateforme accumule un flux de rétroaction, construire des profils comportementaux et à risque et les modèles qui évaluent les apprenants pour le Grader-Competency-Pulser ; le rôle évolue vers un véritable travail de ML/data science à mesure que l'actif de données le fait.

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Essentielles :** Modélisation probabiliste / bayésienne : profondeur réelle — vous avez conçu des modèles à partir de la structure du domaine, pas seulement les avez ajustés aux données. Python et livraison : Python solide et la capacité de livrer ce que vous concevez, des pipelines de production, pas des notebooks. Évaluation : expérience en conception d'évaluation, ou le jugement pour la construire rapidement.

Souhaitable (non requis) : Exposition BKT/KST ou psychométrie ; suivi d'expériences MLflow ou similaire ; graphes de connaissances. Pas d'EdTech préalable requis mais utile. La modélisation probabiliste sérieuse de domaines structurés (recommandeurs, graphes de connaissances, inférence causale) est excellente.

Traits essentiels pour réussir : Vous raisonnez soigneusement sur vos hypothèses — dans un modèle à démarrage à froid, les mauvais priors se cumulent silencieusement, et vous trouvez ce problème intéressant. Vous apprenez rapidement des domaines inconnus et aimez cela. Vous pouvez parler d'un modèle qui était faux et comment vous l'avez découvert.

Technical Product Manager (Temps plein, Remote) - Qualification : BA/BSc/HND. Lieu : Nairobi. Domaine : Gestion de produit.

Résumé du rôle : Le Projet A est la plateforme d'apprentissage IA d'ALX : des produits LLM construits sur des hypothèses sur la façon dont les gens apprennent. (Le texte source est tronqué ici, mais le poste est bien défini.)

Méthode de candidature :

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